The Political Nature of Entrepreneurship in Developing Countries

Experimental Evidence from Tunisia and Senegal

Robert Kubinec

New York University Abu Dhabi

Abhit Bhandari

Vanderbilt University

Sekou Jabateh

New York University Abu Dhabi

Hamza Mighri

International Monetary Fund

November 26, 2023

Introduction

Développement politique

  • L’une des questions persistantes du développement politique est de savoir comment créer des institutions étatiques capables d’imposer des solutions politiques à des acteurs économiques puissants.

  • De nombreuses recherches en sciences sociales se concentrent sur les «États en développement tardif», dont certains ont réussi à atteindre des niveaux élevés de capacité étatique et de croissance économique (Evans 1989; Waldner 1999).

  • Pourquoi y a-t-il tant de variations dans les relations entre les États et les élites économiques dans les pays en développement (Markus 2015; Frye 2017; Kang 2002; Kohli 2004)?

Une histoire tunisienne

À quoi servent les connexions politiques ?

  • Nous savons que parfois les connexions politiques nuisent à la croissance économique en encourageant la corruption (Imed Trabelsi).

  • Dans d’autres États (Japon, Corée du Sud), des relations étroites entre entreprises et gouvernement vont de pair avec la croissance.

  • Comment ces dynamiques institutionnelles se reproduisent-elles dans le temps ?

Question de recherche

  • L’accès aux relations peut façonner la carrière des gens d’une manière que nous ne comprenons pas très bien.

  • Quel genre de personnes choisissent de devenir entrepreneurs dans des environnements où les liens politiques sont importants ?

  • Pouvons-nous donner accès à des connexions à des personnes sans elles, et cela changerait-il leurs décisions de carrière?

Sélection de cas

  • Nous nous intéressons aux jeunes du Sénégal et de Tunisie qui appartiennent à la population des futurs entrepreneurs.

  • Nous nous concentrons sur les jeunes parce que :

    • Leurs liens sont en grande partie fixés par les relations familiales.

    • Leurs carrières sont malléables.

    • Nous pouvons les suivre au fil du temps pour voir comment ils prennent des décisions concernant leur carrière.

Sélection de cas

  • Le Sénégal et la Tunisie classés parmi les 10 premiers pays au monde en termes d’intérêt pour l’entrepreneuriat (Global Economic Monitor).

  • Les deux mesurent mal les indices de corruption au sein du gouvernement (Sénégal #72/180 et Tunisie #85/180).

  • Les deux sont d’anciennes colonies françaises dotées d’une réglementation bureaucratique sévère qui peut rendre les liens très importants pour alléger les formalités administratives.

Hypothèses

Hypothèse 1 : L’augmentation des liens politiques d’un jeune entrepreneur devrait entraîner une meilleure auto-évaluation de la possibilité de s’engager dans l’entrepreneuriat.

Hypothèse 2 : Des interactions accrues avec les représentants du gouvernement se traduiront par des liens politiques plus élevés parmi les entrepreneurs potentiels.

Recherche en plusieurs étapes

  • Étape 1 : Recruter un échantillon quasi-représentatif de jeunes (18 - 30 ans) via des publicités Facebook. Nous les avons sélectionnés selon leur intérêt pour le gouvernement ou l’entrepreneuriat.

  • Invitez ensuite cet échantillon à une deuxième enquête avec un crédit mobile plus grand (~$10 USD).

  • La deuxième enquête contient une expérience conjointe (4 tâches) compare deux entrepreneurs hypothétiques et inclut les liens (profession du père, appartenance au parti au pouvoir) comme attributs.

  • Au total, nous avons collecté 609 réponses au Sénégal et 501 en Tunisie (N pour conjoint est 8 156).

Exemple conjoint

Recherche en plusieurs étapes

  • Étape 2 : Menez une expérience sur le terrain en personne en invitant un échantillon aléatoire de personnes interrogées à une formation en entrepreneuriat.

    • Les répondants ont été incités à couvrir les frais de déplacement.

    • Nous avons embauché des entrepreneurs pour concevoir et animer des ateliers en Tunisie et au Sénégal.

    • Des représentants gouvernementaux d’agences de développement des entreprises sont invités à présenter.

  • Au total 83 participants ; tous les autres sont des témoins.

Recherche en plusieurs étapes

Résultats :

  1. Quelle est la probabilité que vous, seul ou avec d’autres, démarrez une nouvelle entreprise, y compris tout type de travail indépendant, au cours des trois prochaines années ? (Réponse ordinale)
  2. Au cours de la dernière année, avez-vous, seul ou avec d’autres, tenté de démarrer une nouvelle entreprise ? (Oui Non)

Recherche en plusieurs étapes

  • Enfin, nous avons recontacté les répondants 1 an (Tunisie) et 6 mois (Sénégal) après la fin de la formation. Tous les répondants ont rempli le questionnaire initial complet.

  • Les taux de recontact étaient de 57 % pour la Tunisie et de 78 % pour le Sénégal (l’attrition s’est généralement produite dans le groupe témoin).

Problème d’inférence

Résultats descriptifs

Types de connexions politiques

Examiner les relations de connexion politique

Les connexions sont-elles importantes pour l’entrepreneuriat ?

Résultats conjoints

Résultats des expériences sur le terrain

Effet total du traitement sur l’entrepreneuriat

Effet indirect du traitement via les connexions

Mécanisme : Interactions avec les responsables

Effets à long terme sur les entreprises propriétaires

Les avons-nous convaincus que les connexions n’ont pas d’importance ?

Conclusion

  • Il semble que nous puissions manipuler les liens perçus lors de réunions avec des représentants du gouvernement.

  • L’augmentation des liens semble contribuer à améliorer les chances d’intérêt perçu pour l’entrepreneuriat – et probablement aussi le succès.

  • Les effets du traitement sur les intérêts/tentatives durent sur le long terme, mais pas sur la composante des liens politiques.

La recherche future

  • Nous sollicitons une subvention pour mettre en œuvre l’enquête longitudinale + l’expérience sur le terrain au Ghana.

    • Envisager des traitements alternatifs pour les relations politiques — des stages ou des ateliers d’une journée avec des représentants du gouvernement.

    • Pouvons-nous utiliser les groupes WhatsApp pour augmenter l’échelle de traitement ?

  • Nous continuons à mettre en œuvre des sondages longitudinales en Tunisie et au Sénégal.

    • Au Sénégal, nous étudions les effets à long terme des prochaines découvertes de pétrole et de gaz en 2024.

Présentation 1: Méthodologie politique

Quelles sont les grandes questions qui animent les chercheurs en sciences des données politiques et en méthodologie ?

Idée 1 : Inférence causale crédible

  • Nous disposons désormais de deux cadres principaux pour l’inférence causale : les résultats potentiels et les graphiques causals.

  • Cependant, nous avons du mal à appliquer des cadres causals en dehors des expériences randomisées.

  • De nombreuses recherches portent sur la manière de formuler des allégations causales à partir d’expériences plus complexes (au fil du temps) et de données plus complexes (données de panel) (Imai, Kim, and Wang 2020; Xu 2022; Callaway and Sant’Anna 2020; Stommes, Aronow, and Sävje 2023).

Idée 2 : Méthodologie informatique

  • Chaque année, les politologues ont accès à davantage de données et à des données plus complexes (image, vidéo, texte).

  • Les méthodes statistiques conventionnelles comme la régression ont souvent du mal à gérer des données de grande dimension.

  • De nombreuses recherches en cours développent des outils permettant aux politologues d’extraire des informations significatives à partir de ces sources, tels que des « structural topic models » et des « embeddings » (Roberts et al. 2014; Rodriguez, Spirling, and Stewart 2023; Torres and Cantú 2022; Rittmann 2023).

Idée 3 : Inférence à partir d’échantillons auto-sélectionnés

  • L’échantillonnage est très important en sciences sociales, mais il est de plus en plus difficile d’obtenir des échantillons de qualité en raison de la fragmentation des médias.

  • Les enquêtes par téléphone portable fonctionnent mal et les gens ne répondent plus aux enquêtes auprès des ménages.

  • Nous devons mieux comprendre comment atteindre les gens au 21e siècle et garantir que nous disposons d’échantillons largement représentatifs (Neundorf and Öztürk 2021; Rosenzweig et al. 2020; Meng 2018).

Présentation 2: Objectifs de carrière

Quels sont vos objectifs de carrière ?

Objectif 1 : Conception de recherche crédible

  • Je veux aider les spécialistes des sciences sociales à utiliser leurs données de manière à produire des inférences crédibles et réalistes.

  • Cela implique de concevoir des modèles et des logiciels pour donner aux scientifiques les outils dont ils ont besoin pour analyser les données dont ils disposent.

  • Je souhaite également développer du matériel de formation qui puisse aider les futurs scientifiques à se familiariser avec les méthodes statistiques et informatiques.

Objectif 2 : Comprendre les racines de la corruption

  • Mes recherches existantes, y compris mon livre, et mes recherches en cours visent à comprendre la dynamique à long terme de la corruption institutionnelle.

  • En fin de compte, cette recherche contribuera à améliorer la vie des personnes marginalisées dans les pays en développement.

  • Je souhaite former la prochaine génération de politologues à être conscients des problèmes institutionnels difficiles dans les pays en développement, en particulier au Moyen-Orient et en Afrique du Nord.

Objectif 3: Renforcement des institutions

  • Pour que la science politique réussisse en tant que discipline, nous avons besoin d’institutions solides pour soutenir la recherche et former les étudiants.

  • Je cherche à y contribuer en créant un laboratoire pour étudier les questions longitudinales en économie politique.

  • Je souhaite également voir de nouvelles institutions aider à évaluer et à diffuser la recherche avec plus de transparence que le système actuel.

Research to Date

Qualitative Analysis of Connections

  • We also asked people to describe the connections using open-ended text responses:

    • Our relationship isn’t close at all because he thinks I need something from him when I’m not in I only think about my future so I don’t count on him
    • We see each other no more than twice a year.
    • He’s my namesake he was a former Minister of State
    • None strangely, he doesn’t even know me but I know he is a distant family relation
    • Gives a lot of importance to me, a welcoming person, keep your head up
    • Professional relationship in the context of finding a job
    • He’s my father’s uncle. He was political adviser to the President of the Republic
    • He’s like a father to me because he’s a friend of my uncle
    • I am a member in a political party currently (pdl)

Connections and Income

Connections and Public Sector Interest

Change in Political Connections Over Time

Indirect Effect of the Treatment Via Connections (Details)

Effect Outcome Mediator Type 5% Median 95%
Direct Intentions General 0.029 0.063 0.099
Direct Start Business General 0.111 0.175 0.248
Direct Intentions Parliamentary 0.051 0.089 0.124
Direct Start Business Parliamentary 0.120 0.178 0.261
Indirect Intentions General 0.001 0.005 0.009
Indirect Start Business General 0.000 0.002 0.006
Indirect Intentions Parliamentary -0.003 0.000 0.003
Indirect Start Business Parliamentary -0.001 0.000 0.001
Proportion Mediated Intentions General 0.066 0.181 0.347
Proportion Mediated Start Business General -0.005 0.037 0.087
Proportion Mediated Intentions Parliamentary 0.029 0.103 0.203
Proportion Mediated Start Business Parliamentary -0.019 0.021 0.057

Long-term Effects (Details)

Outcome Type 5% Median 95%
Employ People Direct Effect -24.200 -7.115 8.191
Employ People Mediation General -2.231 0.279 3.158
Employ People Mediation Parliamentary -5.413 -2.514 0.536
Own Business Direct Effect -0.012 0.106 0.245
Own Business Mediation General 0.007 0.025 0.049
Own Business Mediation Parliamentary 0.002 0.019 0.037
Pay Salary Direct Effect -0.370 -0.197 0.032
Pay Salary Mediation General -0.003 0.027 0.052
Pay Salary Mediation Parliamentary -0.006 0.029 0.063
Quit Business Direct Effect 0.058 0.212 0.373
Quit Business Mediation General 0.011 0.031 0.048
Quit Business Mediation Parliamentary 0.018 0.041 0.064

References

Callaway, Brantly, and Pedro H. C. Sant’Anna. 2020. “Difference-in-Differences with Multiple Time Periods.” Journal of Econometrics, December. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001.
Evans, Peter B. 1989. “Predatory, Developmental, and Other Apparatuses: A Comparative Political Economy Perspective on the Third World State.” In, 4:561587. http://link.springer.com/article/10.1007/BF01115064.
Frye, Timothy. 2017. Property Rights and Property Wrongs: How Power, Institutions, and Norms Shape Economic Conflict in Russia. Cambridge University Press.
Imai, Kosuke, In Song Kim, and Erik H. Wang. 2020. “Matching Methods for Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data.” American Journal of Political Science n/a (n/a). https://doi.org/10.1111/ajps.12685.
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Markus, Stanislav. 2015. Property, Predation and Protection: Piranha Capitalism in Russia and Ukraine. Cambridge University Press.
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Rittmann, Oliver. 2023. “Legislators’ Emotional Engagement with Women’s Issues: Gendered Patterns of Vocal Pitch in the German Bundestag.” https://osf.io/jgyvm/download.
Roberts, Margaret E., Brandon M. Stewart, Dustin Tingley, Christopher Lucas, Jetson Leder-Luis, Shana Kushner Gadarian, Bethany Albertson, and David G. Rand. 2014. “Structural Topic Models for Open-Ended Survey Respones.” American Journal of Political Science 58 (4): 1064–82.
Rodriguez, Pedro L., Arthur Spirling, and Brandon M. Stewart. 2023. “Embedding Regression: Models for Context-Specific Description and Inference.” American Political Science Review 117 (4): 1255–74. https://doi.org/10.1017/S0003055422001228.
Rosenzweig, Leah, Parrish Bergquist, Katherine Hoffmann Pham, Francesco Rampazzo, and Matto Mildenberger. 2020. “Survey Sampling in the Global South Using Facebook Advertisements,” October. https://doi.org/10.31235/osf.io/dka8f.
Stommes, Drew, P. M. Aronow, and Fredrik Sävje. 2023. “On the Reliability of Published Findings Using the Regression Discontinuity Design in Political Science.” Research & Politics 10 (2): 20531680231166457. https://doi.org/10.1177/20531680231166457.
Torres, Michelle, and Francisco Cantú. 2022. “Learning to See: Convolutional Neural Networks for the Analysis of Social Science Data.” Political Analysis 30 (1): 113–31. https://doi.org/10.1017/pan.2021.9.
Waldner, David. 1999. State Building and Late Development. Cornell University Press.
Xu, Yiqing. 2022. “Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data: A Reflection.” https://doi.org/10.2139/ssrn.3979613.